01 / EXECUTIVE SUMMARY
先講結論
主文採全體線上訂單口徑；會員留存與商品分析另標示 cohort／資料範圍。
營收成長是真的，但主要先變成「更多人買」，還沒有變成「更多人留下來」。
2026 年 1–7 月營收年增 65.1%，訂單量與 3 月月活躍買家創高；同時，月度判定的新客營收占 68.8%，而 2026 註冊 cohort 中，已下單會員有 91% 目前只買一次。
判讀：成長有動能，累積性不足可觀測的既有線上客
仍有貢獻
不要把主要資源先花在全面挽回
最需要修的入口
首購 → 第二次購買
先測跨品與回購節奏，不只追求大客單
2026 1–7 月營收
3,596 萬
＋65.1% YoY
有效訂單
31,116
排除取消與 B2B 手開單
整體客單價
1,155
較 2025 低 16.2%
3 月月活躍買家
7,136
全年高點；回購客占 7.7%
已驗證｜全體期間口徑：Step3 月度趨勢合計；營收 35,961,757、訂單 31,116、全期 AOV 1,155。月活躍買家是單月指標，不等於全期去重人數。
客戶現在要做的三個決策
先決定資源方向，再決定活動細節。
決策 01
把新客帶到第二次購買
首購後 8–30 天測跨品推薦與回購誘因，成功指標是 90 天再購率，不是只看首購金額。
決策 02
把送禮客當成年度資產
送禮型只占近 24 個月買家 9%，卻貢獻 32.5% 營收，應以節慶節奏經營。
決策 03
沉睡名單先做高價值分層
優先 T1／T3 共 2,192 人，再依回收率決定是否擴大，不用人數最大化取代價值最大化。
02 / GROWTH SOURCE
成長從哪裡來？
全體有效電商訂單；新客／回購依全歷史首購日判定。
營收變多，主要是訂單量變多
35,961,757
2026 營收
↑
21,787,634
2025 同期
解讀：量把營收往上推，質沒有同步上升。下一步不能只問「怎麼拉更多人」，還要問「怎麼讓新來的人再買一次」。
同一段期間：新客與既有客的營收結構
這裡採 Step3 的月度首購定義：該月第一次在線上購買＝新客；過去已買過＝回購客。
當月首購營收曾經買過的客戶營收
注意口徑：這不是把當期新客 cohort 直接等同於註冊年 cohort。後續留存要看下一頁的固定 90／365 天窗。
已驗證：Step3 `new_revenue` 合計 24,726,924；`repeat_revenue` 合計 11,234,833。
3 月是結構斷點，不只是營收高峰
3 月：全體月活躍買家 7,136 人創高，但回購客只有 551 人，占 7.7%；客單價降到 686。7 月回購占比回升到 35.4%，主要是新客量下降，不是回購客大量增加。
已驗證：Step3 月度趨勢；所有月份均為 2026-01～2026-07，全體註冊來源合計。
03 / NEW CUSTOMER QUALITY
新客有沒有留下？
把「註冊 cohort」「首購 cohort」「90 天窗」「365 天窗」分開看。
首購商品組合，比首購金額更值得測
2026 首購且首購日已滿 90 天的線上註冊 cohort，共 13,643 人。
| 首購類型 | 人數 | 首購金額 | 90 天再購率 | 90 天營收 |
|---|---|---|---|---|
| A 只買杜拜 Q 餅 | 8,591 | 550 | 8.56% | 616 |
| B 杜拜 Q 餅＋其他 | 337 | 925 | 15.73% | 1,122 |
| C 不含杜拜 Q 餅 | 4,715 | 1,934 | 9.44% | 2,349 |
判讀：首購金額高 3.5 倍，90 天再購率只多 0.88 個百分點；反而是「多買一個品項」那組再購率最高。這是測試方向，不是因果定論。
已驗證：Step15c；分組依首購當日商品組成，同日多張訂單計為一次購買事件。
新客早期品質：拉新沒有壞，消費深度變薄
| 註冊年 | 已滿 90 天 | 90 天購買率 | 買家再購率 | 人均消費 |
|---|---|---|---|---|
| 2024 | 29,345 | 43.81% | 7.91% | 2,186 |
| 2025 | 28,825 | 35.84% | 7.93% | 2,133 |
| 2026 | 32,621 | 35.66% | 8.78% | 1,162 |
35.66%
2026 90 天購買率
8.78%
買家 90 天再購率
1,162
買家人均 90 天消費
所以：不要把問題寫成「拉新失效」或「回購意願消失」；目前證據比較接近「人有進來，但每個人的消費深度變薄」。
已驗證：Step9b；固定 90 天成熟窗，避免不同年份觀察時間不同造成比較偏差。
長期留存：365 天內二購率逐年下移
2022 首購 cohort
18.87%
365 天內二購
2023
16.79%
−2.08pp
2024
14.73%
−2.06pp
2025
13.42%
四年共 −5.45pp
風險：留存不是 2026 才突然壞掉；2026 的大量低深度新客，把既有問題放大。這也是為什麼策略要從入口設計開始，而不是只做事後挽回。
已驗證：Step6；固定 365 天窗，依首購年份比較線上註冊會員。
04 / CUSTOMER VALUE
哪些客人值得用不同方式經營？
近 24 個月消費結構；不同客群不應共用同一個 KPI。
送禮客少，但價值密度高
送禮型
4,990 人
近 24 月營收 3,506 萬
人均消費 7,031 元；59.9% 位於 T4／T5 高階層。這是檔期資產，不是一般促購名單。
| 客戶類型 | 買家 | 近 24 月營收 | 營收占比 | 人均消費 | T4＋T5 | 經營語言 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 日常型 | 41,972 | 6,786 萬 | 62.9% | 1,619 | 11.1% | 基本盤／提高回購頻率 |
| 送禮型 | 4,990 | 3,506 萬 | 32.5% | 7,031 | 59.9% | 節慶預熱／提前喚醒 |
| 到店節令型 | 4,571 | 480 萬 | 4.5% | 1,051 | 2.3% | 到店體驗／不要硬套宅配 KPI |
已驗證：Step17；近 24 個月消費結構分類。M 混合型只有 35 人，未列入主決策表。
可以立即使用的高價值名單
13,305
高價值沉睡客總數
2,192
T1＋T3，買過 3 次以上
建議：先做 T1／T3 個人化或高規格觸及，再觀察回收率。T4／T6 雖然人數大，平均沉睡時間更久，不適合直接平均配置預算。
已驗證：Step14 去重後互斥分層；回收率仍需實際活動驗證。
棄購行為可觀察，但能不能觸達是前置條件
1,712
2026 年 7 月加車未結帳
93.9%
買家辨識比例
限制：目前有不少棄購者沒有有效 Email 或其他可用聯絡方式，因此不能把 1,712 人直接視為可執行的挽回名單。先盤點 Email／手機／LINE 等可觸達人數，再決定測試名單與預算；可觸達樣本不足時，優先改善會員識別與資料蒐集。
已驗證：Step11；93.9% 是 GA4 對買家的辨識比例，不等於有效聯絡率；本報告未將未盤點的聯絡資料估算成可觸達名單。
05 / RECOMMENDED DECISIONS
下一步：三個決策、三個測試
這不是預測值；是把資料轉成可驗證的第一輪行動。
1
把新客帶到第二次購買
優先級：最高- 第一個測試：首購後 D+8、D+15、D+30 依首購商品做跨品推薦。
- 成功指標：90 天再購率、90 天人均營收、第二次購買品項數。
- 不要先做：只用滿額優惠把首購金額硬推高。
2
把送禮型做成年度經營資產
優先級：高- 第一個測試：中秋／春節前建立提前 30–45 天的分層喚醒節奏。
- 成功指標：檔期回購率、送禮型營收、宅配客單價與提前購買天數。
- 不要先做：用日常型的低價促購訊息取代節慶溝通。
3
把高價值沉睡客分層喚回
優先級：中高- 第一個測試：先從 T1／T3 2,192 人做高規格小樣本，再與 T2／T5 比較。
- 成功指標：回購人數、回收營收、每位喚回成本。
- 不要先做：以名單觸達量或寄送量當作成功。
90 天執行節奏
D0–30｜建立基準
先把分組與 KPI 固定
確認首購品項、客戶類型、T1／T3 名單與每週回報格式；不先擴大預算。
D31–60｜小樣本測試
測跨品與節奏
比較「只買爆款」「爆款＋其他」與不同 D+ 天數的回購差異。
D61–90｜決定是否放大
用回收結果分配資源
只有在回購率與回收營收都改善時，才把測試擴大到更大名單。
管理層需要拍板：是否把下一輪會員預算的第一優先，從「拉高首購金額」改成「增加首購品項數與第二次購買」？